用 AI 盤點亞馬遜雨林，Natura 讓保育創造商業價值

「自然資本」這個詞在永續領域並不陌生，但真正把它變成企業決策工具的案例，少之又少。巴西美妝集團 Natura 用一個問題打破了這個僵局：如果我們連自己使用了哪些資源都說不清楚，永續從何談起？

Amazon Greenventory 這個專案因此誕生。透過無人機與 AI 辨識技術，Natura 對 400 平方公里的亞馬遜雨林進行大規模盤點，掌握碳儲量、物種分布與生態服務功能，把過去難以量化的自然資本，轉化成可以被企業直接使用的決策資料。

傳統盤點方式，讓企業永遠在等待

Amazon Greenventory 的起點是一個很實際的商業困境。
Natura 計畫推出一條以棕櫚果（tucumã）為原料的產品線，第一步必須先掌握可採集量。傳統做法是：動員 7 個在地社群的 16 名成員，走訪 300 位農戶，9 個月後才得到一份供給量估算報告。而報告結果顯示 1,000 噸的年產量，根本不夠支撐預計的產品規模。

等了 9 個月，答案是「不夠」。

這是自然資本管理上最典型的問題：資訊成本太高、等待時間過長，企業決策只能建立在猜測上。

AI 與無人機，把森林變成可讀的資料庫

Natura 選擇走第三條路：讓資訊本身變得更快、更準。

他們與巴西新創公司 Bioverse 合作，導入無人機與 AI樹種辨識系統，鎖定 6 種關鍵原料樹種，在 6 個月內完成 400 平方公里的森林盤點。同樣的工作，傳統方式需要耗費 25 年。

這套 AI 樹種辨識系統由 Bioverse 開發，結合固定翼無人機的空拍影像與 AI 分析技術，能辨識樹種並提供每棵樹的地理座標，目前辨識準確率已達 90%。無人機可垂直起降、飛行範圍達數百公里，適合深入亞馬遜雨林這種大範圍、難以進入的地形。

作業流程分兩階段：AI 先從空拍影像辨識並定位目標樹種，再由地面團隊進場實地驗證，確保資料品質。

而為什麼不用衛星？亞馬遜雨林一年有 7 個月被雲層覆蓋，衛星影像難以穿透。加上當地樹種極為多樣，衛星的解析度也不足以做到樹木個體層級的辨識。

Amazon Greenventory的價值，是把「哪裡有什麼樹、有多少棵、在哪個座標」這些原本散落在田野調查的資訊，轉化成可直接用於採購決策的結構化資料。

一份森林地圖，如何改變在地社群的經濟角色

這份由 AI 盤點出來的森林地圖，沒有只留在 Natura 的採購系統裡。Natura 將資料同步交給亞馬遜地區的森林採集者合作社，讓社群第一次能夠精確掌握哪裡有什麼樹、有多少、什麼時候可以採。採集從憑經驗判斷，變成有數據支撐的計畫性生產。

掌握了採集量，下一個問題隨之而來：社群能不能做更多？

Natura 的答案是協助在地社群建立小型加工廠，讓他們能自行萃取油脂與乳脂，從出售原料升級為出售半成品。以烏庫巴樹為例，直接砍伐賣木材一棵樹約可換得 5 美元；改為採收種子供應保養品原料，同一棵樹每年可帶來約 15 美元的收入，且隔年還可繼續採收。

但升級加工需要資金，這正是小型合作社最難跨越的門檻。Natura 與 VERT Capital 共同推出「亞馬遜活力機制（Amazônia Viva Mechanism）」，讓採集合作社能以未來預期收入換取當期融資。國際金融公司（IFC）已於 2024 年加入此機制，目前已向 13 個合作社與採集者協會提供融資，讓綠色供應鏈有了真實的財務基礎。從共享資訊、融資支持到加工升級，Natura 與社群的每一步合作都在說明同一件事：真正的永續供應鏈，是讓供應鏈上的每一個人都能保護這片森林。